On Décrypte | Les maths et l’IA : le grand basculement
En trois ans, l’intelligence artificielle est passée d’outils capables de se tromper sur une simple addition à des modèles qui s’attaquent à des problèmes mathématiques ouverts depuis des décennies. Derrière cette évolution, un changement majeur : la capacité des IA à apprendre en vérifiant elles-mêmes leurs résultats.
En mathématiques, en programmation ou dans certaines tâches d’entreprise, un résultat peut être confronté à une réponse attendue ou validé par un outil. Cette possibilité permet aux modèles de s’entraîner, de corriger leurs erreurs et de progresser de manière autonome.
Mais tout ne se vérifie pas aussi facilement. Une stratégie, par exemple, ne se résume pas à une réponse juste ou fausse. Le jugement humain reste essentiel pour formuler les bonnes questions, interpréter les résultats et prendre des décisions.
Cette évolution ouvre également de nouvelles perspectives pour la recherche, notamment en chimie, dans les matériaux, la biologie ou l’énergie, où de nombreux résultats peuvent être évalués par le calcul.
Dans ce nouvel épisode d’On Décrypte, Xavier Galezowski, directeur de l’AI Agentic Lab de Onepoint, analyse ce que les progrès de l’IA en mathématiques révèlent de l’automatisation, de ses applications en entreprise et de la place que doit conserver le jugement humain.